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龙图腾网获悉中国石油大学(北京)申请的专利卡钻风险联合预测方法、系统及存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120832596B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511336830.6，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权卡钻风险联合预测方法、系统及存储介质是由祝兆鹏;刘慕臣;宋先知;张诚恺;李根生;周蒙蒙;杨彦龙;王易玮设计研发完成，并于2025-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本卡钻风险联合预测方法、系统及存储介质在说明书摘要公布了：本申请实施例涉及油气井钻井技术领域，提供一种卡钻风险联合预测方法、系统及存储介质。包括：采集钻头处的钻柱振动信号与钻机的能耗参数；按照不同的时间尺度划分的窗口对预设时间段内的连续多个钻柱振动信号进行特征提取，确定振动特征向量；获取在预设时间段内的钻井参数与时间特征数据，并将钻井参数向量、时间编码向量以及振动特征向量输入至安装在井下的轻量预测模型；通过轻量预测模型基于输入的数据输出针对卡钻的第一预测概率；将能耗参数、钻井参数输入至安装在井上的卡钻智能预测模型，通过卡钻智能预测模型输出针对卡钻的第二预测概率；根据预设的联合预测规则对第一预测概率与第二预测概率进行综合分析，确定卡钻的最终风险概率。

本发明授权卡钻风险联合预测方法、系统及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种卡钻风险联合预测方法，其特征在于，所述方法包括： 采集钻头处的钻柱振动信号与地面钻机的能耗参数，其中，所述地面钻机的能耗参数包括顶驱电机三相电流、母线电压以及有功功率； 按照不同的时间尺度划分的窗口对预设时间段内的连续多个钻柱振动信号进行特征提取，确定所述预设时间段内的钻柱振动信号的振动特征向量； 获取钻井在所述预设时间段内的钻井参数与时间特征数据，并将所述预设时间段内的钻井参数对应的钻井参数向量、时间特征数据对应的时间编码向量以及振动特征向量输入至安装在井下的轻量预测模型； 通过所述轻量预测模型基于输入的数据输出针对卡钻的第一预测概率； 将所述能耗参数、所述钻井参数输入至安装在井上的卡钻智能预测模型，通过所述卡钻智能预测模型输出针对卡钻的第二预测概率； 根据预设的联合预测规则对所述第一预测概率与所述第二预测概率进行综合分析，确定卡钻的最终风险概率； 其中，所述轻量预测模型包括： 在长短期记忆网络结构的基础上增加记忆重置门，以构建改进后的长短期记忆神经网络模型； 基于历史时间段内的钻井数据、钻柱振动信号、时间特征数据以及卡钻事件的发生情况构建训练数据集，以对所述改进后的长短期记忆神经网络模型进行训练得到训练好的记忆模型； 在所述训练好的记忆模型的基础上启动知识蒸馏操作，以逐渐减少所述训练好的记忆模型的模型参数； 在模型参数每一次调整后，确定调整后的模型的损失函数的函数值； 在所述损失函数的函数值收敛的情况下，将所述函数值收敛所对应的模型确定为所述轻量预测模型； 其中，在所述训练好的记忆模型的基础上启动知识蒸馏操作的过程中，引入动态温度缩放机制以调整教师模型的输出软化程度；其中，所述动态温度缩放机制的温度参数T根据公式2进行自适应调整，包括： 2 其中，为初始温度，初始温度是指知识蒸馏操作的过程中每一次删减的模型参数的数量，为调整系数，Hp、Hq分别为教师模型、学生模型输出的卡钻概率。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人中国石油大学(北京)，其通讯地址为：102249 北京市昌平区府学路18号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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